8、电池开路电压表征与ECM参数估计

电池开路电压表征与ECM参数估计

1. 开路电压表征中的支持点分配与放置

在开路电压(OCV)表征过程中,支持点的分配和放置是重要的步骤。首先是支持点的分配,会将 ⌊m/2⌋ 个支持点分配到特定的区间 j2 ,满足条件 $A_{j2} > A_{i}$,其中 $i = {0, 1, …, k}$,且 $i \neq j1$,$i \neq j2$。

当每个区间的支持点数量分配好后,就进行支持点的放置。假设区间 j 由 $x_{ij}$ 和 $x_{ij + 1}$ 界定,被分配了 L 个支持点,这些支持点的位置可以表示为:
$x_{l} = x_{ij} + d * l$,其中 $l = 1, 2, …, L$
这里的 $d$ 由下式确定:
$d = \frac{x_{ij + 1} - x_{ij}}{L + 1}$
即每个区间内的距离由该区间预分配点的差值除以该区间的总点数加 1 得到。

2. OCV - SOC 模型选择指标

OCV - SOC 模型的选择需要综合考虑多个指标,下面详细介绍这些指标。

2.1 OCV 预测误差

可以使用以下四个误差指标来评估 OCV 模型:
- 最佳拟合(Best - fit)
$BF(\%) = (1 - \frac{|\hat{v} - v|}{|v - \bar{v}|}) \times 100$
- $R^2$ 拟合
$R^2(\%) = (1 - \frac{|\hat{v} - v|^2}{|v

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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